Integrating imprecise data in generative models using interval-valued Variational Autoencoders

dc.contributor.author	Sánchez Ramos, Luciano
dc.contributor.author	Costa Cortéz, Nahuel Alejandro
dc.contributor.author	Couso Blanco, Inés
dc.contributor.author	Strauss, Olivier
dc.date.accessioned	2024-12-12T11:51:36Z
dc.date.available	2024-12-12T11:51:36Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.citation	Information Fusion, 114 (2025); doi:10.1016/j.inffus.2024.102659	spa
dc.identifier.issn	1872-6305
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10651/75966
dc.description.sponsorship	Supported by Ministerio de Economía e Industria de España, Spain, grants PID2020-112726RB-I00 and PID2023-146257OB-I00.	spa
dc.language.iso	eng	spa
dc.relation.ispartof	Information Fusion	spa
dc.rights	Atribución 4.0 Internacional	*
dc.rights	© 2024 The Author(s).
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	*
dc.title	Integrating imprecise data in generative models using interval-valued Variational Autoencoders	spa
dc.type	journal article	spa
dc.identifier.doi	10.1016/j.inffus.2024.102659
dc.relation.projectID	info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-112726RB-I00/ES/INTELIGENCIA COMPUTACIONAL PARA LA MITIGACION DE EMISIONES: NUEVAS METODOLOGIAS DE APRENDIZAJE CON DATOS INCOMPLETOS/	spa
dc.relation.projectID	PID2023-146257OB-I00	spa
dc.relation.publisherversion	https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102659	spa
dc.rights.accessRights	open access	spa
dc.type.hasVersion	VoR	spa

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